제2회 CPAL(Conference on Parsimony and Learning)이 스탠포드대학교에서 개최되며 논문 모집이 진행 중입니다.

CPAL 컨퍼런스 소개

CPAL은 기계 학습, 신호 처리, 최적화 등의 분야에서 공통적인 간결하고 저차원 구조(구조) 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘 연례 연구 기반 학술 컨퍼런스입니다. 이 컨퍼런스를 창설하는 출발점은 기계학습, 응용수학, 신호처리, 최적화, 지능형 시스템 및 모든 관련 과학 및 공학 분야의 연구자들이 함께 모여 통찰력을 공유하고, 궁극적인 노력은 절약적인 학습 관점에서 지능과 과학을 이해하기 위한 공통된 현대 이론 및 계산 틀에 도달하는 것입니다.

제1회 CPAL이 2024년 1월 홍콩대학교에서 성공적으로 개최되었습니다. 이 컨퍼런스에는 전 세계에서 수백 명의 참가자가 참여했으며 다채로운 주제로 4일간의 활동을 진행했습니다. 첫 번째 컨퍼런스에는 9명의 초청 연사, 16명의 Rising Star Award 수상자, 그리고 구두 또는 포스터 발표를 위해 거의 100여 편의 승인된 논문(듀얼 트랙)이 초대되었습니다.

CPAL 2025

두 번째 CPAL은 2025년 3월 말 스탠포드대학교 데이터사이언스대학 주최로 스탠포드대학교에서 개최됩니다.

회의 비전:

"모든 것은 가능한 한 단순해야 하지만 더 이상 단순해서는 안 됩니다." – Albert Einstein

지능이나 과학이 존재하는 가장 기본적인 이유 중 하나, 심지어 그 출현까지 , 세상은 완벽하지 않고 무작위적이지만 고도로 구조화되고 예측 가능하다는 것입니다. 따라서 지능이나 과학의 근본적인 목적과 기능은 이러한 예측 가능한 구조를 이해하기 위해 인지된 대량의 세계 데이터로부터 간결한 모델(또는 법칙)을 학습하는 것입니다.

지난 10년 동안 기계 학습과 대규모 컴퓨팅의 출현은 엔지니어링과 과학 분야에서 데이터를 처리, 해석, 예측하는 방식을 극적으로 변화시켰습니다. 특정 신호 및 측정 구조(예: 희소 및 하위 모델)의 파라메트릭 모델과 관련 최적화 툴킷을 기반으로 알고리즘을 설계하는 "전통적인" 접근 방식은 이제 데이터 기반 학습 기술을 통해 크게 강화되었습니다. 대규모 네트워크는 사전 훈련된 다음 다양한 특정 작업에 맞게 조정됩니다. 그러나 현대 데이터 기반이든 고전 모델 기반이든 패러다임의 성공은 실제 데이터에 존재하는 저차원 구조를 올바르게 식별하는 데 결정적으로 달려 있으며 명시적이든 암시적이든 학습 및 압축 데이터 처리 알고리즘의 역할을 고려합니다. , 딥 네트워크와 같은)은 분리할 수 없습니다.

최근 기본 모델의 출현으로 일부 사람들은 절약과 압축 자체가 지능형 시스템의 학습 목표의 기본 부분이라고 제안했습니다. 세계. 전반적으로 이러한 연구 계열은 그 기초와 목적이 절약과 학습에 있지만 지금까지 상대적으로 독립적으로 발전해 왔습니다. 이 컨퍼런스를 조직하는 우리의 목표는 솔루션을 통합하고 이 문제에 대한 연구를 더욱 심화시키는 것입니다. 우리는 이 컨퍼런스가 기계 학습, 응용 수학, 신호 처리, 최적화, 지능형 시스템 및 모든 관련 과학 분야를 위한 보편적인 과학 포럼이 되기를 바랍니다. 여기에서 연구자들은 긴밀하게 소통하고 통찰력을 공유하며 궁극적으로 간결한 학습의 관점에서 지능과 과학을 이해하기 위한 현대적인 이론 및 계산 프레임워크로 나아갈 수 있습니다.

주요 날짜:

• 2024년 11월 25일: 컨퍼런스 논문 제출 마감일
• 2024년 12월 6일: 튜토리얼 제안 마감일
• 2024년 12월 15일: "Academic Rising Star" 신청 마감일
• 1월 3일 -2025년 6월: 논문 반박
• 2025년 1월 4일: 튜토리얼 결과 공개
• 2025년 1월 5일: "최근 초점" 기사 제출 마감일
• 2025년 1월 30일: 최종 논문 검토 결과 공개
• 2025년 3월 24-27일 : 스탠포드 대학에서 개최되는 컨퍼런스

모든 마감일은 UTC 기준 오후 11시부터 12시(지구 어디든) 59입니다.

학술 라이징 스타 "Rising Star" 격려 프로그램

학계의 새로운 세력을 격려하고 지원하기 위해 CPAL은 특별히 "Rising Star" 프로그램을 마련하여 해당 분야에서 뛰어난 성과를 보이는 젊은 연구자를 발굴하고 표창했습니다. 단순성과 학습. 박사과정 학생, 박사후 연구원, 젊은 학자들의 연구 작품 제출을 환영합니다. 선정된 "Rising Stars"는 컨퍼런스에서 자신의 결과를 발표하고 해당 분야의 최고 학자들과 소통할 수 있는 귀중한 기회를 얻게 됩니다. 우리는 이 프로그램을 통해 더 많은 신세대 연구자들의 혁신적인 잠재력을 고취하고 단순성과 학습 분야의 개발을 촉진할 수 있기를 바랍니다.

논문 제출 및 주제 영역

CPAL 컨퍼런스에는 Proceedings Track과 Recent Spotlight Track의 두 가지 트랙이 있습니다. 자세한 내용은 공식 웹사이트(https://cpal.cc/tracks/

)를 참조하세요.

• "Conference Proceedings" 트랙(보관됨): 제출 및 검토 단계는 이중 블라인드입니다. 컨퍼런스에서는 OpenReview를 사용하여 논문을 주최하고 공개 토론을 허용합니다. 전체 논문은 최대 9페이지까지 가능하며 참고자료와 부록은 무제한으로 제공됩니다.
• "최근 하이라이트" 트랙(보관되지 않음): 작업을 설명하는 컨퍼런스 스타일의 논문(최대 9페이지, 참고용 추가 페이지 포함)을 제출하세요. OpenReview에 짧은(250단어) 초록을 업로드해 주세요. 리뷰는 단일 맹검 방식으로 진행됩니다(저자는 익명으로 제출할 필요가 없습니다).

검토 메커니즘의 중요한 혁신: 각 논문에는 이를 지도할 책임이 있는 프로그램 의장이 있습니다. 승인된 각 논문에 대해 담당 지역 의장 및 프로그램 의장의 이름이 OpenReview 페이지에 공개적으로 게시되어 책임을 보장합니다. 거부된 각 논문(철회 제외)에 대해서는 담당 프로그램 의장의 이름만 표시됩니다. 리뷰어는 동적으로 평가되고 선택됩니다.

CPAL은 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 관심 분야와 관련된 제출을 환영합니다.

• 이론 및 기초: 희소 코딩, 구조적 희소성, 부분 공간 학습, 저차원 다양체 및 일반 저차원 구조 이론 . 저차원 구조의 사전학습과 표현학습, 그리고 딥러닝 이론과의 연관성. 등분산 및 불변성 모델링. 이론적 신경과학과 인지 과학의 기초, 생물학적으로 영감을 받은 계산 메커니즘.
• 최적화 및 알고리즘: 간결하고 구조화된 표현을 학습하기 위한 최적화, 견고성 및 일반화 방법입니다. 해석 가능하고 효율적인 심층 아키텍처(예: 전개 최적화 기반 아키텍처) 데이터 효율적이고 계산적으로 효율적인 교육 및 추론 방법입니다. 적응력 있고 강력한 학습 및 추론 알고리즘. 대규모 환경에서 분산, 네트워크 또는 연합 학습을 적용합니다. 기타 비선형 차원 축소 및 표현 학습 방법.
• 데이터, 시스템 및 애플리케이션: 도메인별 데이터 세트, 벤치마크 및 평가 지표. 데이터로부터 간결하고 구조화된 표현을 학습합니다. 인색한 사전 조사로부터 이익을 얻는 역 문제. 절약형 학습 알고리즘을 위한 하드웨어 및 시스템 공동 설계. 지능형 시스템에 감지-행동 루프를 통합하는 절약형 학습. 과학, 공학, 의학, 사회 과학 분야에 적용됩니다.

CPAL 2025 컨퍼런스 팀

총괄 의장:

• Emmanuel Candès(스탠포드 대학교)
• Ma Yi(홍콩 대학교 및 캘리포니아 대학교 버클리)

컨퍼런스 프로그램 위원장( 프로그램 좌장):

• Bedi Chen(카네기 멜론 대학교)
• Mert Pilanci(스탠포드 대학교)
• Jeremias Sulam(존스 홉킨스 대학교)
• Wang Yuxiang(캘리포니아 대학교, 샌디에고)

컨퍼런스 고문( 프로그램 위원장 선임 고문):

• Wang Zhangyang(텍사스 대학교 오스틴)
• Qu Qing(미시간 대학교)

지역 의장(지역 의장):

• Chen Yubei(California University of Michigan) Davis)
• Sara Fridovich-Keil(스탠포드 대학교/조지아 공과대학)
• Liu Sheng(스탠포드 대학교)

출판 위원장(출판 위원장)

• Su Weijie(펜실베이니아 대학교)
• Zhu Zhihui(오하이오 주립 대학) 산업 연락 의자

Babak EhteShami Bejnordi 패널 의자(패널 의자)

• Saiprasad Ravishankar
Lei Qi(뉴욕 대학)
• Liu Shiwei(옥스포드 대학)
• William T. Redman(Univers) 의 캘리포니아, 산타 바바라)

Rising Stars Award Chairs(Rising Stars Award Chairs)

• Shen Liyue(University of Michigan)

Web Chairs(웹 의자)

• Sam Buchanan(Toyota Institute of Technology, University of Chicago)

우리는 모든 관련 분야의 연구자를 진심으로 초대하여 연구 결과를 기여하고 공유하며 연구 분야의 단순성과 발전을 촉진합니다.

위 내용은 제2회 CPAL(Conference on Parsimony and Learning)이 스탠포드대학교에서 개최되며 논문 모집이 진행 중입니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!